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是否有样例数据支撑我进一步了解RES? RES提供了可用来测试的全量数据,包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试,可参见智能场景(猜你喜欢)。 自定义场景的样例测试,可参见自定义场景(热度推荐)。 父主题: 基础问题
在线服务调用API - 购买套餐包 登录RES管理控制台,在“总览”页面,单击“购买套餐包”,进入“购买预付套餐包”页面。 在“购买预付套餐包”页面,您可以通过“计算类型”下的“计算资源”和“存储资源”和“在线服务”选择不同类型的套餐包。 根据业务需求选择套餐包和套餐包数量,单击“下一步”,进入规格确认。
计费模式 RES目前提供按需、预付套餐包共2种计费方式。 按需购买:这种购买方式比较灵活,可以即开即停。 预付套餐包:客户预先购买一定的资源使用量配额,在按需使用过程中,系统优先扣减配额,超出配额的使用量才需要额外根据按需费用付费。购买的预付套餐包为在有效期内单位规格的计算时长。
HistoryBehaviorMemory 人工录入生成候选集 ManualInput sorting 逻辑斯蒂回归 LR 因子分解机 FM 域感知因子分解机 FFM 深度网络因子分解机 DEEPFM 核函数特征交互神经网络 PIN 特定行为热度推荐 表2 SpecificBehavior参数说明 参数名称 是否必选
序算子自由组合,训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式,提供完备的一站式推荐平台,可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势: 全开放推荐流程,用户根据业务自定义推荐流程。 特征工程,特征处理多样化,支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略,提供丰富的召回、过滤、排序算子。
获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。 单击
获取推荐结果 智能创建完成,运行成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 如果近线数据源有更新,需要重新调度召回策略,才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台,在左
获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 界面预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务>自定义场景”,进入自定义场景列表页面。
PFM、PIN这五种算法的数据处理互相通用。 训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。 “TIME” 训练数据时间:训练数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。
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召回策略 召回是指对大量的物品做初选,为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式,您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群,将
“个数比例”:个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.3。 开启调度 开启调度,按照指定的调度策略定期执行作业。
数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景
径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称
将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下
测请求进行测试。 在“自定义场景”列表页面,单击目标场景名称,进入“自定义场景详情”页面。 单击“预测”页签,进入预测页面。 预测方式选择“代码”,在“预测代码”部分输入预测代码。单击“预测”,右侧出现排序后的预测结果。 由于此处是测试服务,为保证测试效果,此处选用测试数据中的用户ID进行预测,建议为user894。
33 测试数据起始时间 (test_data_start_time) 否 Long 测试数据起始时间。 divide_by_time_or_rate为TIME时必填。取值不大于行为数据中的最大时间且不大于test_data_end_time。如:1541987933 测试数据终止时间
知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过
对第二节点进行重新执行作业的配置。重新执行作业详情参数请参见重新执行作业的API。 当检测到近线任务(实时流任务)失败时,才会进行第二个节点的作业。 单击“保存”后,进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧,单击“调度配置”,根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业,选择“运维调度>作业监控”,单击
Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 重新执行作业节点配置 使用DLF时,无需进行鉴权。 单击“保存”后,进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧,单击“调度配置”,根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业,选择“运维调度>作业监控”,单击